کاربردهای مدل زبان بزرگ (LLM) برای توسعه فناوری هوش مصنوعی (AI)

کاربردهای مدل زبان بزرگ (LLM) – تغییر نحوه تعامل ما با فناوری

کاربردهای مدل زبان بزرگ (LLM) برای توسعه فناوری هوش مصنوعی (AI) امروزی اساسی هستند. کشف کنید که چگونه LLMها انقلابی در تولید متن، یادگیری ماشین و تعامل هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف ایجاد کرده‌اند.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هوش مصنوعی (AI) و نحوه تعامل افراد با بخش عمده‌ای از اکوسیستم دیجیتال امروزی را متحول کرده‌اند. LLMها به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که قادر به تولید متن بسیار پیچیده، یادگیری ماشین پیشرفته و مجموعه‌ای گسترده و رو به رشد از موارد استفاده در حوزه‌های مختلف باشد.

LLMها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای آموزش رابط‌های هوش مصنوعی برای درک زبان انسان از طریق مدل‌سازی آماری، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و زبان‌شناسی محاسباتی استفاده می‌کنند. پیامدهای فناوری مشتق شده از مدل زبان بزرگ، در بسیاری از موارد، در صنایع و بخش‌های مختلف، متحول‌کننده بوده است. برای کسب اطلاعات بیشتر، ادامه مطلب را بخوانید.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) چیستند؟

مدل زبان بزرگ ها نوعی مدل پایه هوش مصنوعی هستند که برنامه‌نویسان آنها را روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش می‌دهند. این به یک رابط هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا زبان انسان را به روشی شبیه به انسان درک و تکرار کند. شما می‌توانید LLM خود را برای انجام وظایف متنوعی مانند تولید متن آموزش دهید. وقتی حجم عظیمی از داده‌ها را وارد مدل می‌کنید، آن را از طریق شبکه‌های عصبی پیچیده پردازش می‌کند تا یاد بگیرد چگونه توالی محتمل‌تر کلمات را پیش‌بینی کند. LLMها الگوریتم‌های پیش‌بینی هستند که می‌توانند به روش‌های پیچیده‌ای با شما تعامل داشته باشند، اگرچه آنها مانند انسان‌ها “یاد نمی‌گیرند”.

LLMها به چارچوب‌های هوش مصنوعی مولد اجازه داده‌اند تا دقیق، سریع و کاربرپسند شوند. LLMها با آموزش آنها روی مجموعه داده‌های گسترده و اعمال میلیاردها پارامتر برای دقت، به تدریج یاد می‌گیرند که الگوهای موجود در داده‌های زبانی را تجزیه و تحلیل کنند. در نتیجه، LLMها یاد می‌گیرند که چگونه این الگوها را با سرعت و دقت فزاینده‌ای تکرار کنند.

کاربردهای رایج مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

LLMها موارد استفاده متنوعی دارند. کاربردهای رایج مدل‌های زبانی بزرگ عبارتند از:

تولید متن

LLMها به شما امکان می‌دهند انواع مختلفی از متن را تولید کنید، مانند:

وبلاگ‌ها
مقالات
اسکریپت‌ها
خلاصه‌ها
پست‌های رسانه‌های اجتماعی

اگر نمی‌خواهید از یک مدل زبان بزرگ برای ایجاد یک متن کامل استفاده کنید، می‌توانید با آن تعامل داشته باشید تا ایده‌هایی را که می‌توانید برای ایجاد متن خودتان استفاده کنید، به دست آورید. هر چقدر هم که LLMها پیچیده باشند، کیفیت خروجی آنها نه تنها به اثربخشی آموزش آنها، بلکه به دقت دستورالعمل‌هایی که ارائه می‌دهید نیز بستگی دارد.

مهارت‌های زبانی پیشرفته یک مدل زبان بزرگ به آن اجازه می‌دهد تا متن‌های ظریف را با صداها و لحن‌های مختلف ایجاد کند، و تولید افزوده بازیابی (RAG) قابلیت‌های آن را تقویت می‌کند. RAG یک تکنیک آموزش هوش مصنوعی است که یک مدل هوش مصنوعی را به منابع خارجی دانش تخصصی متصل می‌کند تا داده‌های آموزشی قبلی خود را تکمیل کند. این امر به به‌روزرسانی مدل زبان بزرگ در مورد تغییرات داده‌ها کمک می‌کند و باعث می‌شود خروجی آن از نظر واقعی قابل اعتمادتر باشد. RAG همچنین به شما امکان می‌دهد منابع داده یک مدل زبان بزرگ را بررسی کنید تا بتوانید صحت آن را دوباره بررسی کنید. این به کاهش چالش شفافیت LLM و هوش مصنوعی مولد کمک می‌کند.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی

LLMها اکنون انواع مختلفی از چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی را پشتیبانی می‌کنند. می‌توانید از این موارد برای افزایش پشتیبانی مشتری و سرعت بخشیدن به زمان حل و فصل استفاده کنید.

دستیارهای مجازی به شما این امکان را می‌دهند که عملکردهای اساسی خدمات مشتری را خودتان انجام دهید، مانند:

درخواست اطلاعات در مورد یک محصول یا خدمات
درخواست بازپرداخت
ثبت شکایات

همه موارد فوق وظایف اساسی هستند که یک پلتفرم هوش مصنوعی می‌تواند آنها را خودکار کند و به کارکنان خدمات مشتری انسانی اجازه دهد تا تعاملات پیچیده‌تری را مدیریت کنند و تجربه و کارایی کلی مشتری را بهبود بخشند. علاوه بر این، چت‌بات‌های مشتق شده از مدل زبان بزرگ می‌توانند ترجمه‌هایی ارائه دهند که هم سریع‌تر و هم دقیق‌تر از نمایندگان خدمات مشتری انسانی سنتی هستند. LLMها همچنین با کار مداوم، بهره‌وری و کارایی را افزایش می‌دهند و به کسب و کار شما اجازه می‌دهند بدون تکیه صرف بر نمایندگان انسانی، پشتیبانی مداوم از مشتری ارائه دهد.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مشتق شده از LLM از یک رویکرد همه‌کاره استفاده می‌کنند. یعنی می‌توانید آنها را برای استفاده در پلتفرم‌های مختلف مانند وب‌سایت‌ها، کیوسک‌ها، برنامه‌های تلفن همراه و رسانه‌های اجتماعی برنامه‌ریزی کنید. بنابراین، کاربران می‌توانند آنها را در هر مکانی درخواست کنند.

خلاصه‌سازی محتوا

در نهایت ممکن است نیاز به تجزیه متون طولانی برای یافتن اطلاعات مرتبط داشته باشید. با توجه به این کار زمان‌بر، ممکن است نکات حیاتی را نادیده بگیرید. LLMها می‌توانند این نوع خلاصه‌سازی محتوا را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر انجام دهند.

LLM ها می‌توانند متون متنوعی مانند موارد زیر را تجزیه و تحلیل و خلاصه کنند:

مقالات
گزارش‌ها
مقالات پژوهشی
اسناد مختلف شرکتی
سابقه و اطلاعات مشتری

خلاصه‌سازی سریع و دقیق متن به شما این امکان را می‌دهد که محتوای معنادارتر یک سند بزرگ را بهتر درک کنید. کارکنان بخش‌های مالی، رسانه‌ای و دولتی خلاصه‌سازی متن LLM را مفید می‌دانند.

به دلیل پیچیدگی زبانی، LLM ها به طور منحصر به فردی برای خلاصه‌سازی اسناد مناسب هستند که می‌تواند به دو شکل باشد:

خلاصه‌سازی استخراجی شامل تصمیم‌گیری LLM در مورد اهمیت یک متن و استخراج عبارات کلیدی است. این امر دقت خلاصه‌سازی را افزایش می‌دهد. شما می‌توانید کار مدل زبان بزرگ خود را از این طریق نیز دوباره بررسی کنید، زیرا خروجی آن به طور واضح و قابل ردیابی از سند مورد نظر می‌آید.
خلاصه‌سازی انتزاعی اساساً بازنویسی است. به دلیل مهارتشان در درک متن و زبان، LLM ها می‌توانند اسناد بزرگ را به طور مؤثر تجزیه و تحلیل کنند، نکات کلیدی مهم برای انسان‌ها را شناسایی کنند و این اطلاعات را به زبانی واضح خلاصه کنند و از اصطلاحات تخصصی احتمالی بکاهند.

خدمات ترجمه

مدارس سطح پایین (LLM) به هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا محتوا را به روش‌های پیچیده‌ای درک و تولید کند. آن‌ها می‌توانند تا حدودی زمینه فرهنگی را درک کنند، به طور منسجم به سوالات پاسخ دهند و زبان‌های با کیفیت بالا را ترجمه کنند.

با توجه به اینکه دقت ترجمه یک مدل زبان بزرگ به کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی آن بستگی دارد، مجموعه داده‌های قوی برای دسترسی به مزایای ترجمه‌های سریع و دقیق در دنیای جهانی‌شده ضروری است.

مدارس سطح پایین مزایای خاصی نسبت به نسل‌های قبلی فناوری ترجمه مبتنی بر یادگیری ماشین دارند. آن‌ها می‌توانند:

تولید متن به طور فزاینده‌ای شبیه به انسان
عملکرد همزمان روی کل یک سند، به جای بخش به بخش
انجام وظایف مربوط به زبان به زبان‌های دیگر و همچنین ترجمه بین آن‌ها

تحلیل احساسات

این امر به ویژه در حوزه بازاریابی مهم است. به عبارت ساده، تحلیل احساسات نحوه تعیین مثبت، منفی یا خنثی بودن نظر مشتری است.

LLMها به شما امکان می‌دهند این فرآیند را خودکار کنید و انواع متن را برای تحلیل احساسات اسکن کنید، مانند:

نظرات
پست‌های رسانه‌های اجتماعی
ایمیل‌ها
رونوشت‌های تعامل پشتیبانی مشتری

با اجازه دادن به هوش مصنوعی برای انجام تحلیل احساسات، شما تعصبات شخصی بالقوه را کاهش داده و روند کار را سرعت می‌بخشید. علاوه بر این، با تجزیه و تحلیل نتایج تحلیل احساسات به صورت بلادرنگ، LLMها به شما امکان می‌دهند تا با تغییرات سریع در افکار عمومی همگام باشید. این به شما امکان می‌دهد محصولات بهبود یافته را با سرعت بی‌سابقه‌ای اصلاح و ارائه دهید.

انتخاب مدل مناسب

مدل‌های LLM زیادی وجود دارد، از جمله:

ChatGPT
Claude 2
Llama 2

هنگام انتخاب LLM مناسب برای شما، باید نیازهای خاص کسب و کار خود را در نظر بگیرید. اول از همه، برخی از برنامه‌نویسان مدل‌های مدل زبان بزرگ را فقط بر اساس متن آموزش می‌دهند – آنها ورودی‌های صوتی یا تصویری را در فرآیند آموزش لحاظ نمی‌کنند. اگر می‌خواهید از یک LLM آموزش دیده بر اساس داده‌های صوتی و تصویری استفاده کنید، باید مدلی را انتخاب کنید که این قابلیت را داشته باشد. این نوع مدل زبان بزرگ چندوجهی به ویژه برای توسعه هوش مصنوعی محاوره‌ای، فناوری پشت دستگاه‌هایی مانند Siri و Alexa، مفید است.

یک عامل دیگر هزینه است. برخی از LLMها گران هستند، در حالی که برخی دیگر رایگان و متن‌باز هستند. برخی از مدل‌ها بر اساس اشتراک کار می‌کنند، در حالی که برخی دیگر از ساختار قیمت‌گذاری “توکن” استفاده می‌کنند. در این مدل، پس از رسیدن به آستانه تولید خروجی خاص، هزینه از شما دریافت می‌شود.

انتخاب مدل زبان بزرگ شامل ایجاد تعادل بین دقت حاصل از داده‌های آموزشی گسترده و قابلیت استفاده است. مدل‌های بزرگتر ممکن است منجر به زمان پاسخ کندتر شوند.

مدل‌های مختلف مدل زبان بزرگ و پلتفرم‌های هوش مصنوعی وابسته به آنها، قابلیت‌های متفاوتی دارند. به عنوان مثال، GitHub CoPilot کد می‌نویسد. اگر به LLM که کد می‌نویسد نیاز ندارید، ممکن است مدل مناسبی برای شما نباشد.

برخی از LLMها می‌توانند توسط توسعه‌دهندگان برای برآورده کردن نیازهای خاص مورد استفاده تنظیم شوند و تنظیم دقیق داده‌های آموزشی آنها به بهبود دقت کمک می‌کند. این ویژگی دامنه است و مزایایی مانند افزایش موارد زیر را به همراه دارد:

دقت
قابلیت اطمینان
ایمنی
کارایی
تجربه کاربری

ملاحظات اخلاقی

LLMها و هوش مصنوعی با ملاحظات اخلاقی همراه هستند. تدوین قوانین پیرامون حاکمیت هوش مصنوعی و سیاست مسئولانه هوش مصنوعی برای هر کسب‌وکاری که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، مهم است.

مایکروسافت یک سیاست مسئولانه هوش مصنوعی شش ماده‌ای را تشریح می‌کند که شامل موارد زیر است:

انصاف
قابلیت اطمینان و ایمنی
حریم خصوصی و امنیت
فراگیری
شفافیت
پاسخگویی

مسائل مربوط به تعصب در LLMها ذاتی است. خروجی‌های آنها منعکس کننده تعصبات موجود در داده‌های آموزشی آنها است، مگر اینکه در طول انتخاب داده‌ها به آنها پرداخته شود. این تعصبات، مانند نژادپرستی، تبعیض جنسی و بیگانه‌هراسی، می‌توانند منجر به خروجی‌های مضری شوند که برخی ممکن است آنها را به جای خطا، حقیقت بدانند و عدم دقت در مجموعه داده‌های آموزشی بزرگ رایج‌تر می‌شود.

یکی دیگر از مسائلی که کاربران مدل زبان بزرگ با آن مواجه هستند، حریم خصوصی داده‌ها است. LLMها نه تنها می‌توانند محتوای مغرضانه یا نادرست را در خود جای دهند، بلکه می‌توانند ناخواسته اطلاعات بسیار حساس مشتری را نیز ثبت کنند که می‌تواند در برابر استفاده مخرب هکرها آسیب‌پذیر باشد.

شفافیت مدل زبان بزرگ می‌تواند تا حدودی این مسائل را برطرف کند. با این حال، پیچیدگی این فناوری، ارائه توضیحات روشن را دشوار می‌کند، به خصوص با توجه به اینکه اتکا به LLMها در صنایع پرریسک مانند امور مالی و پزشکی رو به افزایش است.

شفاف بودن در مورد نقص‌های LLM شما، اعتماد عمومی را تقویت می‌کند. شما می‌توانید اطلاعاتی مانند موارد زیر را به اشتراک بگذارید: